Effect of hydrocarbon contamination on streaming potential
Notice bibliographique
Résumé
In the last decade, spontaneous potentials have been used to map reduced groundwater contaminant plumes. The measured signal includes contributions of both the streaming potential and the geo‐chemical electrical potential and for these applications the geochemical electrical potential is of interest. Therefore, the streaming potential must be modelled and subtracted from the measured spontaneous potential. Streaming potential is caused by the displacement of ions in the electrical double layer on sediments due to hydraulic head gradients in the fluid within a porous medium. Commonly, the streaming current coupling coefficient is assumed to be constant when modelling the streaming potential both inside and outside a contaminant plume. We postulated that organic contaminants might change the sediment surface properties, thereby affecting the streaming potential signature. To test this hypothesis, we used sediment and groundwater samples from hydrocarbon impacted field sites. Samples were equilibrated with water from the site for several weeks before the tests. Each sample was split into two and tested with clean water and hydrocarbon polluted water in an apparatus constructed following the design of Sheffer ( ). The streaming current coupling coefficient of the polluted sub‐samples was lower than that of the unpolluted sub‐samples for five of the six samples tested. Other parameters measured were hydraulic conductivity, cation exchange capacity and for the fluid: electrical conductivity, pH, major ions and hydrocarbons. Based on the values of the laboratory experiments, numerical modelling was used to demonstrate that the impact of these changes on field measurements is negligible.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».